第一次工业革命的社会经济影响

社会影响

工业革命对19世纪科学发展及社会变迁产生了极为重要的影响，以前的科学研究很少用于工业生产，随着工业革命的发展壮大，工程师与科学家的界限越来越小，更多的工程师埋头做科学研究。以前的科学家多是贵族或富人的子弟，现在则有许多来自工业发达地区和工人阶级的子弟成为了科学家。他们更加对化学和电学感兴趣，这也促进了这些学科的发展。

由于圈地运动和农业技术的改良导致乡村许多剩余的人口大举移入都市，欧洲主导的资本主义经济的世界大规模贸易，使得城市和工厂能够吸收这些大量人口，由此造成了都市化的现象及都会区的出现；都会化的生活，让知识与资讯沟通更为便利。而工业化使得出现现代化的交通工具，出行更加便利，使得人们更加见多识广。在商品经济下利己的生活习惯里，于是人们的思想发生了许多改变，更多人追求个人的幸福，而非来世的幸福或集体的利益。也因为自由经济主义的兴起，世界大规模自由贸易导致出现了一个新富阶层，再加上人们思想上的变化，进而使得更多的人，当时主要是中产阶级对民主政治参与的兴趣，由此导致欧洲各国选举权与被选举权，不断扩大到社会上更多的人群中。

大量工厂的成立，工人悲惨的生活及工作环境也逐渐为人重视，许多的慈善机构于是成立，主张以社会福利制度改善穷人生活，也免费提供粮食及住所。由于资本主义的周期性经济危机，也由于当时没有任何政府提供的保障，许多工人在因经济危机而失业的情况下过着食不果腹的生活。在正常的经济环境里，生产环境也十分恶劣收入也很微薄，这些有限的社会福利并没有多大程度上改善工人的状况，由此导致劳资双方也就是资产阶级与工人阶级的对立。如1811年(215年前)，一个名叫卢德的英国工人捣毁机器，从而引发了反对机械化的卢德运动。马克思为首的左派学说正是在这样的环境下产生，衍生出了共产主义的思想，对日后的人类社会影响甚钜。不过也由于工业革命，才可能产生大量的工人，而农业社会中则不会出现这种情况。

相关链接

第二次工业革命的技术特征与社会转型

第二次工业革命

第二次工业革命，也称第二次科技革命，是指1870年(156年前)至1914年(112年前)的工业革命。其中西欧（包括英国、德意志帝国、法兰西第三共和国、低地国家和丹麦）和美国以及1870年(156年前)后的大日本帝国，工业得到飞速发展。第二次工业革命紧跟着18世纪末的第一次工业革命，并且从英国向西欧和北美蔓延。第二次工业革命以电力的大规模应用为代表，电灯的发明为标志，用上了石油作为能源。

工厂

工厂将生产集中至单独特定的区域，并受专家指导（而并非在家进行生产）。劳动分工使得技术或非技术劳动更具生产效率，使得工业中心的人口迅速增长。钢铁厂、铁路、煤炭、纺织工厂等起着推动性作用。工业与科技的迅速发展刺激了更多产业的发展。就像第一次工业革命，第二次工业革命中支持人口增长，且许多政府（不包括英国）利用关税来保护本国经济。这两次大范围的革命影响如下：

1. 随着科学技术的发展，工人阶级开始受到关注；
2. 人数众多、逐渐有专业知识的[中产阶级]的出现；
3. 童工人数下降以及以[消费者]为基础的[物质文化]的发展。

到了1900年(126年前)，美国占全球工业生产的24%，之后是英国（19%），德国（13%），俄国（9%）以及法国（7%）。欧美共占72%。

科技

在第二次工业革命中，新技术的重要性，特别是[电力]、[内燃发动机]、新材料与物质（包括[合金]和[化学品]），以及如[电报]和[无线电]等[通信技术]。炼钢的关键发明，比如"贝塞麦转炉炼钢法"和"西门子平炉"，都在1871年(155年前)的前十年间出现。生产钢铁变得更便宜，使得[蒸汽机][运输]更加便宜和快捷。这次革命集中围绕着钢铁、铁路、电力和化学品的发展。

[化学]、[电器]、[石油生产]和[钢铁行业]等领域都有巨大的创新。具体的成就包括[燃油]蒸汽涡轮机和内燃驱动的船的出现，[飞机]的发展，[汽车]的实际商业化，[消费品]的[大量生产]，[机械制冷]和其他[保鲜技术]以及[电话]的发明。

[铝]及[合成纤维]（19世纪20年代以前称作"人造丝"）花了许多年来降低它们的价格和提高其品质。这是由专业科学家的贡献才得以实现，通常体现在1914年(112年前)以前个人的成就以及之后的商业研究实验室。

各国情况

美国

美国的[镀金时代]是以重工业为基础的。1869年(157年前)"第一条贯穿大陆的铁路"开通为标记，从美国[东海岸]到[旧金山]有连续6天的服务 。

在镀金时代，美国的制造业生产超过英国，成为世界领先。1880年(146年前)的铁路长度跟1860年(166年前)相比，增加了三倍，到了1920年(106年前)又增加了三倍，在商业农业开拓了新领域，建造真正的全国市场并且使煤炭开采和钢铁生产繁盛。铁路雄厚资本促进了[华尔街]金融市场整合。到了1900年(126年前)，经济集中发展已经扩展到大多数称之为"[托拉斯]"的工厂和一些大公司，占据了全国钢铁、石油、糖、肉类加工和农业机械的制造。第一家10亿美元公司由金融家[J·P·摩根]于1901年(125年前)建立，叫做"[美国钢铁公司]"，其收购或合并了[安德鲁·卡耐基]等人的企业。

工业的机械化增加是镀金时代研究如何更廉价生产产品的重要标志。[弗雷德里克·温斯洛·泰勒]发现工人的工作效率，可以通过机械来减少操作，从而得到提高。他对机械的重新设计，使机器速度和工厂生产率提高，同时削弱了需要熟练劳工的需求。机械化使得非技术工人，只需由技术人员简单指导下就可重复操作。无论是技术工人还是非熟练工人数量皆在增加。工科院校的建立满足了对专业知识的重要需求。他雇用18至21岁的年轻人，直到训练成为机车工程师或[列车长]。在职业上为[蓝领]与[白领]做好准备，从铁路扩展到金融、从制造扩展到贸易。加上小企业的迅速增长，一个全新的[中产阶级]正在增长，特别是在北部城市。

美国在[应用科学]方面处于世界领先地位。从1860年(166年前)至1890年(136年前)，500,000件[发明]是过去70年的10倍。[乔治·威斯汀豪斯]发明[铁路空气制动]（使其更快更安全） 。威斯汀豪斯帮助[尼古拉·特斯拉]研发[交流电]的远距离传输。[西奥多·韦尔]建立了[美国电话电报公司]。[托马斯·爱迪生]发明了电灯（有争议），他建立了[通用电气公司]。[约翰·戴维森·洛克菲勒]建立了[标准石油公司]来合并石油工厂—— 在汽车需求石油之前，其一直生产煤油。

在19世纪结束之际，工人经历了"第二次工业革命"，其涉及大量生产，科学管理和管理技能的快速增长。新技术对于年轻人来说很难掌握，使得（1890年(136年前)至1930年(96年前)）对于年龄在16岁以下工人的需求急剧下降，从而导致高中学生人数的急速扩大。

著名人物

[安德鲁·卡耐基]、[约翰·戴维森·洛克菲勒]与[康内留斯·范德比尔特]都是[镀金时代]的最有实力的几个企业家。[卡耐基]出生在一个贫困的[苏格兰]家庭里，青少年时期的他去了[匹兹堡]。在1870年(156年前)，卡耐基建造了自己的第一个[高炉]，并在1890年(136年前)主导了快速增长的钢铁工业。他宣扬"财富的福音"，说富人有道义责任去从事大规模的慈善事业。卡耐基放弃了自己的财富，建造了许多像"卡耐基科技研究所（Carnegie Institute of Technology）"（现在属于[卡内基梅隆大学]）等研究机构，将工匠训练成有素的工程师和科学家。卡耐基建造了上百个公共图书馆和一些主要的研究中心与基础设施。

其他方面

有一些时期也被称作"第二次工业革命"。工业革命的早期发展可能指不同的事物，比如12世纪的[中世纪技术]、[唐朝]时的技术和[古罗马]的技术较为突出。"第二次工业革命"一词常常被大众媒体所用，[二战]后被科技人员和企业家用来指新技术传播的变革。争论[原子时代]的利弊比争论[太空时代]要更加激烈和长久，但两者都被认为将会引发新一次工业革命。

相关链接

2025年人工智能发展现状与技术突破

2025年(1年前)人工智能指数报告

核心要点

1. 人工智能 在严苛 比较基准 测试中 的性能 持续提升。 2023 年， 研究人员推出了 MMMU、 GPQA 和 SWE-bench 等一系列新型比较 基准，旨在测试前沿人工智能系统的极限。仅一年后，性能就大幅提升：MMMU、GPQA 和 SWE-bench 的得分分别提高了 18.8%、 48.9% 和 67.3%。除这些比较基准，人工智能系统在生成高质量视频方面也取得了重大进展，在某些特定场景下，基 于语言模型 的智能体在时间受限的编程任务中甚至表现优于人类。

2. 随着不断 的研究 显示出人工智能对生产效率的强大影响，企业界全面拥抱人工智能，投资与应用双创新高。 2024 年，美国私 人人工智能投资达 1091 亿美元， 约为中国 （93 亿美元） 的 12 倍、 英国 （45 亿美元） 的 24 倍。生成式人工智能的发展势头尤为强 劲，吸引了全球 339 亿美元的私人投资——同比增长了 18.7%。人工智能的商业应用也在加速普及，78% 的企业在 2024 年应 用了人工智能技术，较前一年的 55% 有所提升。同时，越来越多的研究证实，人工智能不仅可以提高生产效率，在多数情况 下还有助于缩小劳动力的技能差距。

3. 美国在开发顶级人工智能模型方面仍处于领先地位，但中国正在缩小与美国的差距。 2024 年，美国机构共开发了 40 个标志 性的人工智能模型，而中国只有 15 个，欧洲只有 3 个。虽然美国在数量上保持领先，但中国的模型在质量上迅速缩小了差距： 在 MMLU 和 HumanEval 等主要比较基准上的性能差距从 2023 年的两位数缩小到 2024 年的接近持平。中国在人工智能论文和 专利方面继续保持领先。模型开发日益全球化，中东、拉美和东南亚都推出了引人注目的模型。

4. 人工智能变得更加高效、经济和易用。 依托小型模型能力跃升，执行 GPT-3.5 级别的系统的推理成本在 2022 年 11 月至 2024 年 10 月间骤降 280 多倍。硬件层面， 年化成本降幅达 30%， 能效年提升率达 40%。开源模型正在缩小与闭源模型的差距， 在某些比较基准上，性能差距从 8% 缩小到仅 1.7%。这些趋势加在一起，正在迅速降低先进人工智能的应用门槛。

5. 产业依然在人工智能竞争中引领——但技术前沿竞争加剧。 2024 年，全球近 90% 的标志性的人工智能模型来自产业界，高 于 2023 年的 60%，而学术界仍然是高引用率研究的首要来源。模型规模持续快速扩张——训练计算每五个月翻一番，数据集 每八个月倍增，能耗年增速 100%。然而模型性能差距正在缩小，一年内，榜首和第十名模型的 Elo 技能得分差距从 11.9% 降至 5.4%，现在前两名的差距仅为 0.7%。技术前沿领域的竞争日趋激烈，头部阵营也日益集聚。

6. 人工智能因其科学影响力获得最高学术荣誉。 人工智能日益增长的重要性在重大科学奖项中得到了体现：两项诺贝尔奖分别 授予深度学习（物理学奖）及人工智能在蛋白质折叠中的应用（化学奖） ，图灵奖则颁给了对强化学习的突破性贡献。

7. 复杂推理仍是一项挑战。人 工智能模型在国际数学奥林匹克竞赛问题等任务中表现出色，但在 PlanBench 等复杂推理比较基 准中仍然举步维艰。即使存在理论正确解法，它们也常常无法可靠地解决逻辑任务。在精度至关重要的领域里，人工智能的有效 性依然存在局限。

第一章：研究与开发

1.3 标志性人工智能模型

参数发展趋势

机器学习模型中的参数是在训练过程中学习到的数值，决定 了模型如何解释输入数据和进行预测。 参数较多的模型需要 更多的数据来训练，但它们可以承担更多的任务，通常优于参 数较少的模型。 自 2010 年代初以来，模型参数量呈现急剧增长态势，这反映了以下关键因素：架构复杂 度持续提升、 训练数据日益丰富、 硬件设施不断改进， 以及大模 型效能已获验证。 高参数量模型在产业界表现尤为突出，这 表现出企业机构具备雄厚资金实力，足以支撑海量数据训练 所需的巨额计算成本。

算力发展趋势

在人工智能模型领域，"compute" （计算资源） 特指训练和运 行机器学习模型所需的基础算力资源。 通常而言，模型复杂 度与训练数据集规模将直接影响所需算力资源的多少。 模型复 杂度越高、训练数据量越大，其训练过程所需的算力规模就越 大。 据Epoch 估算， 标志性人 工智能模型的训练算力大约每五个月翻一番。 这一趋势在过去 五年中尤为明显。

重点：模型训练会面临数据枯竭吗？

人工智能系统在算法上取得实质性改进的主要驱动 力之一，是在越来越大的数据集上扩展模型及其训练。 然而，随着互联网训练数据的日益枯竭，人们越来越担心这 种扩展方法的可持续性以及数据瓶颈的可能性，因为在这 种情况下，规模收益会逐渐减少。

Epoch AI 研究团队预计， 在 80% 的置信区间内， 当前的训练数据存量将在 2026 年至 2032 年期间全部用 完 [预测]。 数据耗尽的具体时间受多种因素影响。 关键 因素之一是数据集规模的历史增长，这取决于互联网用户 生成和贡献内容的数量。 另一关键因素在于算力使用效率——若采用最优算力配置方案进行模型训练，现有数据存 量可支撑更长时间。

第二章：技术性能

核心要点

1. 人工智能 达成 新比较基准的速度比以往任何时候都快。 2023 年， 研究人员推出了 MMMU、 GPQA 和 SWE-bench 等多个具有挑 战性的新比较基准， 旨在测试日益强大的人工智能系统极限。 到 2024 年， 人工智能在这些比较基准上的表现取得显著突破： MMMU 和GPQA 测试成绩分别提升 18.8 和 48.9 个百分点；更引人注目的是，在 SWE-bench 编程测试中，人工智能系统的 解题能力从2023 年仅能解决 4.4% 的问题， 跃升至 2024 年的 71.7%。

2. 开源模型迎头赶上。 根据去年发布的人工智能指数报告， 领先的开源模型曾大幅落后于闭源模型。 而到 2024 年， 这一差距已基本 消失。 具体来看， 2024 年 1 月初， 在 Chatbot Arena Leaderboard 上， 顶尖闭源模型的性能优势为 8.0%；而到 2025 年 2 月， 这一差距已缩小至 1.7%。

3. 中美人工智能模型能力差距缩小。 2023 年， 美国顶尖人工智能模型性能曾大幅领先中国同类产品， 但这一态势现已改变。 数据显 示：截至 2023 年底， 在 MMLU、 MMMU、 MATH 和 HumanEval 等比较基准中， 中美模型的性能差距分别为 17.5、 13.5、 24.3 和 31.6 个百分点；而到 2024 年末， 这些差距已大幅收窄至 0.3、 8.1、 1.6 和 3.7 个百分点。

4. 前沿的人工智能模型的性能趋于收敛。 根据去年的人工智能指数， Chatbot Arena Leaderboard 上排名第一与第十的模型间 Elo 分数差已从去年的 11.9% 收窄至 2025 年初的 5.4%。 同样， 排名前两位的模型之间的差距也从 2023 年的 4.9% 缩小到 2024 年 的 0.7%。 人工智能领域的竞争日趋激烈， 如今有越来越多的开发者推出了高质量的模型。

5. 新型推理范式， 如测试时计算 （test-time compute） ，显著提升模型性能。 2024 年， OpenAI 推出的 o1、 o3 等模型采用迭代式输 出推理架构。 这种测试时计算方法极大地提高了模型的性能，o1 在国际数学奥林匹克资格考试中获得了 74.4% 的高分，GPT-4o 只有 9.3%。 但该技术存在代价， o1 的运算成本激增至 GPT-4o 的 6 倍， 推理速度则降低 30 倍。

6. 更具挑战性的比较基准不断被提出。 MMLU、GSM8K 和 HumanEval 等传统人工智能比较基准已趋近饱和，加上 MMMU 和 GPQA 等更新的更具挑战性的比较基准表现持续提升， 促使研究人员探索更多针对领先人工智能系统的评价方法。 其中值得注意的 有人类最后的考试 （Humanity's Last Exam） ，这是一项严格的学术测试， 最先进的人工智能系统的得分率仅为 8.80%；前沿数学 （Frontier Math） ，这是一项复杂的数学比较基准，人工智能系统仅解决了 2% 的问题；“BigCodeBench”这是一项编码比较基准， 人工智能系统的成功率仅为 35.5%， 远低于人类 97% 的水平。

7. 高质量人工智能视频生成模型实现重大突破。 2024 年，多款能够根据文本输入生成高清视频的先进人工智能模型相继问世，其 中包括 OpenAI 的 SORA、 Stable Video Diffusion 3D 和 4D、 Meta 的 Movie Gen， 以及谷歌 DeepMind 的 Veo 2。 与 2023 年的 视频生成模型相比， 这些新一代模型在画质表现上取得显著提升。

8. 小型模型展现更强性能。 2022 年，在 MMLU 比较基准中达到 60% 以上分数的最小模型是拥有 5400 亿参数的 PaLM；而到 2024 年， 微软推出的 Phi-3-mini 仅用 38 亿参数就实现了相同水平——相当于两年间参数规模缩减了 142 倍。

9. 复杂推理仍是人工智能面对的难题。 尽管通过思维链 （Chain-of-Thought） 等推理机制的引入显著提升了大语言模型的性能，这 些系统仍无法可靠解决本可通过逻辑推理获得确定性答案的问题——包括数学运算和任务规划等，尤其当问题规模超出其训练范 围时。 这一缺陷严重影响了人工智能系统的可信度， 使其难以胜任高风险场景的应用需求。

10. 人工智能智能体展现初步潜力。 2024 年推出的 RE-Bench 基准为评估 AI 智能体的复杂任务能力建立了严格标准。 在短时任务 （2 小时时限） 中， 顶级人工智能系统的得分可达人类专家的 4 倍；但随着时间延长至 32 小时， 人类表现反超人工智能系统， 得分达 到 2:1 的优势。 AI 智能体已在特定领域， 如编写 Triton Kernels， 达到人类专业水平， 且能更快、 更低成本地产出结果。

第五章：科学与医学

核心要点

1. 更先进的大规模蛋白质测序模型问世。 包括 ESM3 和 AlphaFold 3 在内的多个高性能大规模蛋白质测序模型相继推出。

全球人工智能社会发展研究报告2025

摘 要

随着生成式人工智能的爆发性演进，技术创新已实现由实验室向社会的全面渗透。当大模型从判别式迈向通用式，当算法从辅助工具演化为自主决策系统，技术已超越工具理性范畴，成为塑造经济秩序、权力结构与文明形态的元力量。进入2025年，人工智能的社会化应用呈现出深度赋能和系统性风险并存的双重图景。一方面，人工智能作为新质生产力的核心引擎，驱动产业智能化升级，孵化出一系列新业态、新场景、新模式，在医疗、教育、新闻、科研等领域释放出巨大潜力。另一方面，数据泄露、算法偏见、隐私侵犯、劳动替代、情感依赖、环境污染等问题，不断挑战社会伦理底线与全球治理体系韧性。

在此背景下，上海市人工智能与社会发展研究会推出《全球人工智能社会发展研究报告（2025）》，立足于技术演进和社会发展的双重逻辑，系统梳理近两年人工智能领域国内外前沿研究成果，综合研判全球人工智能最新研究动态，致力于构建具有前瞻性的研究范式与方法论体系，为后续研究提供可能的思路与方向。报告基于学术前瞻性和社会关切度的双重考量，遵循技术本体-社会辐射-治理反馈的逻辑链路，选取了社会科学领域人工智能研究的八大议题：算力变革、模型幻觉、数据让渡、劳动替代、智能鸿沟、大国博弈、人机关系、敏捷治理。报告试图通过深入剖析各议题的前沿进展、核心争议与发展趋势，为政策制定者、研究者及产业界提供兼具理论洞见与实践价值的参考框架。

目录

二、全球人工智能研究动向

（一）算力革命：能源困局与绿色算力破局

作为人工智能的基底，算力是维持算法运行、激发数据价值的关键要素。随着全球数据中心的持续扩容，技术进步与环境承载能力之间的张力日益凸显，能源生态问题逐渐成为算力研究领域的显性议题。

国内外学者针对算力扩张引发的生态赤字展开了较为深入的分析，主要聚焦在能源消耗、碳排放、电子垃圾三个方面。首先，人工智能产业是能源密集型产业，算力发展对水电等自然资源存在高度依赖。算力基础设施与设备的核心部件是芯片，其研发制造、计算运行、水冷降温都需要庞大且稳定的水电资源支撑（戚凯、杨悦怡，2024）。进一步数据显示，生成式人工智能训练集群的能耗较传统计算负载高出七八倍，ChatGPT搜索的耗电量亦达到网页搜索的五倍。值得注意的是，大模型迭代周期极短，企业常以周为单位推出新版本，导致前期训练投入的能耗沉淀为沉没成本，且新一代模型往往伴随参数规模扩张，进一步推高训练能耗（Adam Zewe，2025）。李坤泽（2025）亦指出，大模型的训练与推理需要不断增加参数，堆叠芯片，让数据中心的耗电量呈指数级增加。即便以DeepSeek为代表的新一代人工智能模型在训练阶段的能耗明显降低，但在不断扩张的巨量使用需求面前，它的总耗电量仍然十分惊人，且持续攀升。这种能源消耗压力已对部分国家的发展规划产生影响，一些国家在维护国内基本用电和发展人工智能之间只能被迫放弃或压缩人工智能的发展计划。例如，阿姆斯特丹、伦敦等多个城市已经因能耗高、电网负荷而停止了新数据中心的建设，新加坡、爱尔兰等国的人工智能产业也因电力供应不足而遭遇发展瓶颈。由此可见，人工智能竞争的尽头可能就是电力之争。其次，能源消耗的激增直接导致碳足迹扩大。研究人员指出，训练“单一大型语言深度学习模型”的二氧化碳排放量约达300吨，而普通人年均二氧化碳排放量仅约5吨（吴红、姜惠，2025）。其中，推理环节碳排放占比尤为显著，大型语言模型应用所覆盖的庞大用户基数则进一步放大了这一环境影响（Eddie Zhang等，2024）。最后，人工智能系统的迭代升级还持续产生电子废物。世界经济论坛（WEF）预测，2050年电子废物总量将突破1.2亿吨。这类废物中含有铅、汞和镉等危险化学物质，若缺乏安全处理，极易污染土壤和水源，长此以往将对环境构成严重挑战。

与此同时，学界对人工智能与环境的关系认知还存在另一重维度，部分学者强调其在推动环境可持续发展方面的潜在价值，绿色算力由此成为学界探讨技术减排路径的核心议题。对于人工智能与环境这一话题，国内涌现出较多关于二者相关性的量化研究成果，且结论基本一致，均呈现出显著正向效应。具体而言，张秀武和沈洋（2025）基于减污降碳联合减排收益的视角，运用2007-2022年269个地级及以上城市的面板数据，揭示出人工智能可通过替代效应、技术效应与智能决策，提升减污降碳协同效益。与之形成呼应的是，赵雨涵等（2025）基于2011-2021年中国277个地级市的数据，运用门槛效应模型、中介效应模型与空间杜宾模型等方法，实证发现人工智能技术创新对城市碳减排具有积极作用，但该效应随新兴技术应用程度提升呈边际递减趋势。许潇丹和惠宁（2024）的研究则聚焦工业领域，基于2011-2021年中国内地省级面板数据证实，人工智能发展能显著降低工业碳排放强度，且其对工业绿色低碳发展的影响存在区域异质性，即西部地区最强、东部地区最弱。与此同时，部分学者进一步剖析了人工智能助力节能减排的潜在路径机制，其核心路径可归纳为两大方向：一是通过驱动传统产业绿色转型间接减少碳排放，二是直接赋能能源环境行业发展以增强减排效能。前者的大致观点是，生成式人工智能通过“劳动者—劳动资料—劳动对象—要素组合”多层级要素的组合优化，提高传统产业的资源利用率与全要素生产率，从而减少不必要经济活动带来的环境影响，为实现绿色生产力水平提升增加新能量（刘宏伟、马酉儒，2025）。后者则认为，人工智能在可再生能源发展应用领域潜力巨大。Nitin Liladhar Rane（2023）指出，以ChatGPT为代表的大型语言模型在太阳能、风能、生物质能等14个能源领域均有显著应用价值。例如，通过数据分析与建模优化光伏布局，提升风速预测精度（太阳能）；支持水库调度管理和河流流量预测，实现发电量最优化（水力发电）；助力风机控制、维护排程及风速预测（风能）；辅助原料筛选、工艺优化及减排方案制定（生物质能）。

此外，针对算力环节的内生性能耗与污染问题，部分学者对其突破路径展开研究，主要为以下三个方面：一是模型绿色升级。在硬件上采用高效能、低功耗的设备，如低功耗处理器、高效能存储器、绿色数据中心等；在软件上优化算法、降低软件复杂度、提高软件运行效率（赵勇，2024）。二是计算资源协同。以我国为例，我国算力资源整体呈现“东部不足、西部过剩”的不均衡局面，且数据中心间协同性不足，“数据中心孤岛”“云孤岛”等现象频频出现（陈晓红等，2023）。加之模型同质化竞争严重，计算内容高度重复，难以实现计算资源的帕累托最优，因此亟需对计算资源进行协调整合（龙海泉等，2024）。三是核能突破。结合产业实践，各大数字巨头将可控核聚变视为解决人工智能耗电问题的终极方案，纷纷开启核能布局，以期通过颠覆性技术突破能源限制（李坤泽，2025）。

综上，社会科学界对算力扩张的环境影响存在分歧：部分学者关注其直接产生的能源消耗与生态赤字，另一部分则强调其赋能产业绿色转型的间接减排潜力。增排与减排的具体量级，以及算力的净环境效益难以评估。但从长远来看，随着人工智能驱动核能等新型能源的革新应用以及计算资源的协同优化，未来，算力有望突破能耗与环境的制约，实现真正的可持续发展。

（二）模型幻觉：谬误和创见共存

模型幻觉是除算法偏见外，算法研究领域的又一重要话题。与算法偏见不同的是，当下学界对于模型幻觉的探讨尚处于初始阶段，研究潜力巨大。部分学者致力于构建相关概念体系，对模型幻觉展开了概念界定和表征分类的基础性研究。

目前，学界对人工智能“幻觉”（Hallucinations）的定义尚未达成广泛共识，不同定义同时存在甚至互相矛盾。“幻觉”原本是神经科学和心理学的概念，意指感觉接受器对客观经验不准确的主观再现（林曦，2025）。人工智能领域对这一术语的引入最早可追溯至2000年的计算机视觉研究，指的是一种图像修复与合成应用领域的建设性技术，旨在提高图像分辨率。可见，早期的“幻觉”是一个带有积极意味的技术术语。随着自然语言技术的迭代更新，“幻觉”逐渐发展成为一个负面词汇，通常指模型生成的内容对提供的源内容无意义或不忠实，即模型生成的文本不忠实于信息源或者与现实世界的事实不符（Ziwei Ji等，2024）。对此，Østergaard和Nielbo（2023）提出了两点关键性质疑：第一，人工智能的“幻觉”隐喻属于术语误用，因为人工智能不具备感官知觉，其认知错误源于数据缺陷和提示工程局限，而非刺激缺失。第二，这种隐喻存在高度污名化效应，将人工智能的负面问题与精神疾病的特定症状相关联，可能破坏精神病学与心理健康领域去污名化的诸多努力。因此，部分学者致力于探索更加准确恰当的替代性术语，用于描述人工智能的这一特性。Negar Maleki等（2024）根据不同场景的模型“幻觉”，构建了不同的“幻觉”概念矩阵。包括虚构（Confabulation）；错觉（Delusions）；概率性复述（Stochastic Parroting）；事实错误（Factual Errors）；编造（Fabrication）；错误、过失、谬误（Mistakes, Blunders. False-hoods）；草率概括、错误类比、假两难推理（Hasty Generalizations, False Analogy, False Dilemma）等。他提出，确立人工智能幻觉的严谨定义至关重要，有助于提升幻觉研究的聚焦度、精确度、清晰度和连贯性，避免跨学科研究中的潜在混淆和歧义风险。除了概念探索外，部分学者从不同维度出发，对模型幻觉展开了类型学研究。方师师和唐巧盈（2023）从“错误事实”与“错误认知”的双重维度出发，提取出了存在事实错误、逻辑错误、推理错误、编程错误、文本输出、过度拟合、综合问题7大幻觉类别。Yujie Sun等（2024）则下沉归纳出8种一级错误类型和31种二级错误类型，其中一级错误类型与方师师的分类基本一致。

在概念体系搭建的基础上，学者们围绕模型幻觉的成因、评估与对抗路径展开多维度研究。例如，刘泽垣（2025）分别从数据层、模型层和应用层对模型幻觉的成因、评估方法与缓解路径进行了较为全面的梳理与分析。其中，数据层的污染、重复、缺失，以及数据标注错误是诱发模型幻觉的源头性因素。模型层的算法运作黑箱特性则进一步加剧了幻觉问题，具体体现在编码解码缺陷、预训练知识偏好、曝光偏差及模型知识更新局限。应用层面下游任务的领域专业化可能导致模型泛化能力下降；模型的同质化趋势（即不同任务采用相似预训练模型）易导致对特定输入过度敏感，且模型固有缺陷会被广泛继承并放大；多模态化处理增加了模型复杂度和幻觉风险；提示工程虽提升了响应灵活性，但也可能导致模型过度依赖提示，其指令微调技术与思维链技术的应用局限也可能进一步深化幻觉。基于此，可进行数据清洗和数据增强构建真实数据集并修正幻觉数据集，以提高数据质量；优化模型初始结构、模型训练与微调过程、模型后处理方法，以减少计算过程中的误差；设计相关提示或者对齐指令，以减少特定任务幻觉的产生。

上述类似研究大都基于这样一个共识性前提，即模型幻觉是有害的，但也有部分学者对这一前提表示质疑，开始对模型幻觉的积极意义和价值多面性展开批判性分析。胡泳和王昱昊（2025）提出，

IMF关于AI对就业市场影响的分析

就业创造和替代不可避免。尽管目前人工智能技术的应用主要体现为提升效率和增强能力的积极效应，但未来技术的就业替代效应会逐渐放大，并且影响范围将表现出从制造业向服务业、从一线操作岗位向专业化岗位、从蓝领向白领扩散的趋势，就业市场将面临更大的挑战。国际货币基金组织（IMF）发布的《Gen-AI：人工智能和工作的未来》报告显示，人工智能会对全球近40%的就业岗位产生影响，未来大量职业将被替代，劳动力面临巨大转型压力。

相关链接

技术陷阱：从工业革命到AI时代的比较研究

出版日期：2020-09-02(5年前)

技術陷阱：從工業革命到AI時代，技術創新下的資本、勞動力與權力

AI未來賽局、5G晶片大戰、物聯網革命⋯⋯

當前技術發展比歷史上的任何時期突破得更快、更好，

成功的創新者從緊密的全球經濟網絡中獲得利益，

與此同時，隱含更多經濟、社會，以及政治上的不穩定因素。

歷史上，有需多國家陷入「技術陷阱」，

執政者為了社會穩定，抑制技術創新的速度；

本書指出，在追求經濟的長期成長的同時，

也必須因應短期動盪提出解決方案。

《技術陷阱》縱橫技術發展史，從工業革命談到人工智慧時代，探討技術如何大幅移轉社會成員間的經濟與政治力量分布。本書作者、牛津大學經濟資深研究員弗雷指出，從長期的角度來看，工業革命創造出前所未有的財富與繁榮，然而機械化在當下所帶來的影響，卻使大量人口深受其害。中等收入的工作機會萎縮、薪資停滯不前、勞動所占的收入份額下降，即便利潤大增，卻造成貧富差距飆升。弗雷指出工業革命的潮流，與今日由電腦革命開啟的AI時代，大有相互呼應之處。

如同工業革命最終使社會蒙受其利，人工智慧也具備相同潛力。然而弗雷主張，今日的現象能否以喜劇收場，要看我們如何因應短期的情勢。十九世紀的勞工以激進的手法，表達他們對於機械搶走工作的關切。英國的盧德主義者挺身而出，加入長期橫掃歐洲和中國的機器暴動浪潮。今日絕望的中產階級並未訴諸暴力，但他們的失望與不滿造成民粹主義興起，社會日益分裂。隨著中產階級的工作持續搖搖欲墜，無法保證民眾將持續對技術抱持正面態度。

世人對於技術進步所抱持的態度，端看他們的利益如何受到影響。本書從輔助或取代勞力的「賦能技術」與「替代技術」的角度來思考進步，進而建立完整的思考架構。前事不忘，將是後事之師，工業革命是史上的關鍵時刻，當時很少有人充分認識那場革命帶來的龐大影響。本書點出在今日又一次的技術革命中，應該引以為鑑。

本書透過研究西方世界，講述全球技術發展的一部分。另一方面，從亞洲（尤其是中國）不斷增長的經濟實力來看，則有著相當不一樣的走向。在亞洲，數百萬人因為技術創新擺脫貧困，自動化被視為人口老化後提高生產力的手段，然而如果從《技術陷阱》的思考架構來看，可能意味著中國的專制將使他們在在科技大戰中取得領先，而選民利益優先的西方民主國家，可能會在大規模部署科技技術時踩煞車，只能迂迴透過如反壟斷聽證會等方式，收攏民間的科技力量。

《技術陷阱》特別著眼於政治如何受到產經影響，並且指出應該從什麼角度切入著手，才能將損害減到最低，這是當

麦肯锡中国生成式AI经济价值与就业影响

1. 生成式AI有望为全球经济贡献约 7万亿美元 的价值，并将AI的总体经济效益提高50%左右；中国则有望贡献其中约 2万亿美元 ，将近全球总量的 1/3 。
2. 放眼全球，生成式AI对高科技行业将产生最为显著的影响；在中国， 先进制造、电子与半导体、包装消费品、能源 与 银行 将是受影响最为显著的5大行业。
3. 生成式AI用例创造的价值主要包括4类： 简化（虚拟专家）、编码及软件开发、内容创作 与 客户互动 。
4. 随着生成式AI的推广， 自动化时代将提前10年到来 ；中国预计 2030年前 50% 左右的工作内容将实现自动化，这意味着 约2亿劳动者（相当于中国整体劳动者队伍的30%） 必须实现技能转型或升级。
5. 中国是多条AI赛道的全球领跑者， 但企业部署AI的速度却慢了一步 ；主要原因在于人才储备薄弱，尤其是业务转译员、产品经理等兼具问题解决能力与科技应用能力的人才不足。

生成式AI创造的主要价值可用“4C”来概括：

1. 简化（虚拟专家） ( C oncision)：... 应用示例：在财务绩效分析中，通过生成式AI提供针对性的外部财务信息与内部绩效总结，备注财务说明，可提高财务规划与分析的效率，有望将财务成本降低 4%~7% 。
2. 编码与软件开发 ( C oding and Software)：... 应用示例：在自动化或增强数据管理中，通过生成式AI可将部分数据标注、数据清理、文件生成工作自动化，辅助用户识别未标注数据中的异常值，并为最新获取的数据集创建文档，加快数据处理，提高数据质量，可将数据管理成本降低 5%~10% 。
3. 内容创作 ( C ontent Creation)：... 应用示例：在创作适用于不同媒介渠道的营销内容时，生成式AI能够助力创意生成（如故事板）与大规模创作，支持用户以不同语言编写适用于不同渠道的邮件，并推送个性化的产品/ 服务建议，将营销成本降低 5%~8%**。
4. 客户互动 ( C ustomer Engagement)：... 应用示例：在聊天机器人的用例中，生成式AI可实现自然的对话、更好地应对外语及方言，打造自动化自助服务，并通过虚拟坐席提供客户支持，同时更加有效地解答客户疑问、准确判断疑问根因，有望降低 9%~11% 的客户运营成本。

经分析，MGI发现，目前劳动者50%工时内的工作可能在2030年前被自动化。仅中国就有约2.2亿个岗位可能被生成式AI等自动化技术重塑。

生成式AI的颠覆性潜力将冲击各行各业的不同岗位，对各类职业造成的影响程度各不相同，其中白领工作受到的冲击将比蓝领工作更大（见图7）。

此外，研究显示，仅9%的中国企业计划凭借部署AI实现超10%的营收增长，而领先国家有19%的企业有望实现这一目标。同样，就利润贡献率而言，仅有7%的中国企业称AI对EBIT的贡献率突破20%，而领先国家有14%的企业突破了这一比例。

中国虽是多条AI赛道的领跑者，企业部署AI的速度却慢了一步，主要原因并非技术水平有限，而是一系列因素的共同结果：

1. 总体AI战略有待成熟：在受访中国企业中， AI战略与公司总体战略相契合的企业不足30%；在受访高管中，完全认可AI战略的高管仅有25%。
2. AI转译员储备不足：中国企业侧重于招募软件工程师、数据工程师等技术人才，却忽视了AI转译员、设计师等关键人才；2022年(4年前)，近半数中国企业聘用了软件工程师，而招募转译员的公司仅有6%，远低于领先国家的14%。
3. 内部培训未得到充分重视：仅30%左右的中国企业依靠内训培养AI人才，明显低于45%的全球均值。

麦肯锡2025年中国企业AI应用现状调研

AI应用持续拓展，整体仍处试点阶段

最新调研显示，更多企业开始使用AI，但真正的规模化部署依然稀少。至少在一个职能中常态化使用AI的企业比例，从去年的78%上升至88%。但在企业层面，多数机构仍停留在探索或试点阶段（图1），仅约三分之一已着手推进AI的规模化落地。

中国大陆的AI应用普及率与全球平均水平基本持平，同时在国内大模型的快速崛起推动下，生成式AI已广泛渗透至企业运营中：有83%的企业在至少一个职能中常态化使用生成式AI，这一比例领先全球平均水平。同时，中国大陆地区有45%的受访企业实现AI的规模化或全面部署，高于全球38%的均值，展现出在AI应用深度上的相对领先优势。

智能体崭露头角

更多企业开始积极探索智能体，这类系统基于基础模型、能够在真实场景中自主规划并执行多步骤任务。23%的受访者表示企业已在至少一个职能中启动智能体的规模化应用，另有39%正处于试验阶段。但距离更广泛的普及仍有距离：即便在推动规模化落地的企业中，其应用也往往局限在一两个职能领域。在任一具体职能中报告“正在扩大智能体应用”的受访者比例均未超过10%（图2）。

在职能层面，IT与知识管理的智能体采用率最高，IT服务台管理与知识管理中的深度研究等场景发展迅速，率先形成相对成熟的应用体系。从行业视角来看，科技、媒体与电信及医疗行业的智能体采用率领先其他板块。

多数机构的AI应用仍停留在试点阶段

总体而言，AI在组织内部的渗透面持续拓宽。更多受访者表示组织正在更多职能中使用AI。超过三分之二的受访者称其组织至少在两个职能采用AI，半数表示应用已覆盖三个以上职能（各行业情况请见边栏“各行业AI应用率普遍提升”）。

从具体场景来看，AI最常被用于信息获取、处理与分发（如通过对话式界面）；营销策略内容支持（包括方案起草、创意生成及提供营销策略参考知识）；以及联络中心或客服工作的自动化。

需要关注的是，许多企业，尤其是中小型企业，尚未实现AI与工作流的全面融合。仅约三分之一受访者表示企业已在全公司范围推动AI的规模化应用。而且，无论从收入规模还是员工人数来看，企业体量越大，越有可能迈入规模化阶段：营收超50亿美元的企业中，近半数已进入规模化阶段，而营收不足1亿美元的企业中，这一比例仅为29%（图3）。

仅三分之一受访者称企业正在全公司范围推进AI规模化应用，且企业规模越大，部署成熟度越高。

AI：驱动创新的新引擎

调研显示，对多数机构而言，AI尚未显著撬动整体息税折旧摊销前利润（EBIT）。仅39%的受访者认为AI对EBIT产生了某种程度的影响，其中多数表示贡献率不足5%。但在财务之外，AI正在悄然推动更为深刻的变化：超过一半的受访者表示AI明显增强了组织的创新能力，近半数观察到客户满意度与竞争差异化有所提升（图4）。

尽管对整体EBIT的拉动依旧有限，不少受访者已在具体用例中看到清晰的成本效益，尤其集中在软件工程、生产制造和IT等领域（图5）。

在营销与销售、战略与公司财务、产品与服务开发等职能中，AI推动的营收增长尤为突出，与我们历年调研观察到的趋势一致（图6）。

积极布局者收获更丰

AI改善整体利润的案例仍较少见，但调研结果显示，越是具备雄心的企业，越能获得超越同行的收益。我们将EBIT因AI提升超过5%，并已利用AI创造“显著”价值的企业定义为“AI高绩效企业”，这一群体约占样本总量的6%。这些企业往往会运用AI驱动颠覆性创新、重塑工作流、加速规模化落地、采用最佳转型实践，并投入更大资源。

高绩效企业普遍拥有借助AI重塑业务的更宏大目标。其计划通过AI实现颠覆性变革的比例，是其他企业的三倍以上。

取得卓越成效的机构也往往不会满足于降本。虽然多数受访者将“提升效率”视为AI部署的主要目标，但领先企业更倾向于同时将增长和/或创新纳入AI战略目标。

无论是否被归类为高绩效企业，那些将AI用于推动增长和/或创新的组织，都更有可能在客户满意度、竞争差异化、盈利能力、营收增长及市场份额等关键维度收获全局性改善。

将AI用于促进增长和创新的企业，往往更能在多个维度上获得全局性提升。

除了制定宏大的战略愿景，高绩效企业对具体工作流程进行根本性重构的比例，也达到其他机构的三倍。在本次测试的所有影响因素中，有意识地重设计工作流程，是推动企业取得实质业务成效的关键因素之一1。

AI高绩效企业在各职能中的应用广度同样显著领先同行。例如，它们在营销与销售、战略与公司财务、产品与服务开发等核心职能中应用AI的比例远高于其他组织。此外，在智能体的落地深度方面，高绩效企业也走在最前：在多数职能中，它们规模化部署智能体的比例达到其他组织的三倍以上。

调研还显示，高绩效企业的AI应用更常获得高层的强力背书。与其他企业相比，这些机构的受访者更可能强烈认同高层在AI项目中展现出真正的主导力与长期承诺（图7）。同时，高管不仅是推动者，更是率先践行者，以亲身使用推动AI在组织内部扎根。

除了高层担当与投入，高绩效企业更擅长通过系统化的方法释放AI价值。例如，它们更常建立清晰的流程，明确何时、以何种方式对模型输出进行人工核验，以确保结果可靠。这是本次调研中区分高绩效企业的突出特征之一。这套方法体系，也与我们在《麦肯锡讲全球企业数字化》(Rewired)研究中总结的规律高度一致。该研究基于超过200项大型AI转型案例，凝练出实现AI价值的六大核心维度：战略规划、人才储备、运营模式、技术支撑、数据治理以及落地推广。本次调研所涉及的管理实践，与AI价值创造均呈正相关。也正是这些实践，使组织能够通过规模化应用AI，把创新做深，把价值做大。

高绩效企业更常建立清晰流程，明确何时、以何种方式对模型输出进行人工核验。

建立敏捷产品交付体系，或具备清晰定义的企业级敏捷流程，同样与AI价值的落地紧密相关。强化人才战略、夯实技术与数据基础设施亦是基础；同时，将AI嵌入业务流程，为AI解决方案设置并持续跟踪关键绩效指标，可进一步提升整体价值回报。

最后，这些领先企业在AI技术上的投入也显著更大。超过三分之一的高绩效企业受访者表示，组织已将20%以上的数字化预算投向AI（图8）。这些资源支撑了AI能力在组织内部的全面扩张：约四分之三的高绩效企业已经或正在规模化部署AI，而其他企业的这一比例仅为三分之一。

AI对员工规模影响：预期分化

随着AI加速普及，受访者对未来一年员工规模变化的判断呈现明显分化。回望过去一年，在已落地AI的各项职能中，多数受访者认为员工数量大体保持稳定。在多数职能里，不到20%的受访者观察到AI造成超过3%的人员缩减，因AI带来明显增员的比例更少。

但展望未来一年，更多受访者预期员工数量将出现更显著的变化（图9）。整体来看，表示过去一年因AI导致人员缩减的受访者中位数比例为17%，而预计未来一年会出现缩减的这一比例升至30%。

从企业整体编制来看，预期同样呈现出明显分化。多数受访者认为未来一年企业总员工数将大体保持稳定；与此同时，32%的受访者预计员工规模将减少3%及以上，另有13%预计会增加3%及以上。大型企业的受访者更倾向于认为AI将带来整体性的人力缩减；而AI高绩效企业的受访者则更有可能预期出现显著变化，无论这种变化表现为人员减少还是扩张。

多数受访者认为，未来一年企业总员工数将大体保持稳定。

多数受访者也提到，企业在过去一年招聘了AI相关岗位人才，大型企业中这一比例更高（图10）。尽管具体岗位需求随企业规模而异，但软件工程师与数据工程师仍是最受追捧的角色。

风险应对机制逐步完善

过去6年的调研一再显示，多数企业在AI风险管理方面投入不足。最新调研表明，自2022年(4年前)我们上次全面调研AI相关风险以来（2023、2024年(2年前)主要聚焦生成式AI风险），企业在个人隐私保护、可解释性、企业声誉与合规监管等方面采取主动治理的比例均有所提升。2022年(4年前)，受访者平均报告企业仅治理两类AI风险，如今这一数字升至4类。

我们也观察到，被治理的风险类型往往与企业实际遭遇过的风险高度相关：受访者更可能对已造成负面影响的风险采取治理措施。在已应用AI的组织中，51%的受访者表示至少遭遇过一次AI相关负面事件，近三分之一提到AI结果不准确带来的实际影响（图11）。结果不准确，是当前企业最常着手缓解的风险之一。然而，位列第二的“可解释性”问题却未获得与其重要性相匹配的关注。

AI高绩效企业部署的AI用例数量是其他企业的两倍，报告的负面事件比例也更高，尤其集中在知识产权侵权与监管合规方面。同时，这些企业也在更系统地治理更广泛的风险类型。

尽管AI应用愈发普及，但本次调研显示，其价值潜能尚未完全释放。多数组织仍处在从试点向规模化部署过渡的阶段。即便一些业务已开始显现价值，但距离真正意义上的全域性财务影响仍有距离。而AI高绩效企业的经验提供了明晰方向：它们不满足于渐进式效率提升，而是将AI视为推动组织重塑的催化剂，通过重构工作流和加速创新，实现突破。随着AI工具（包括智能体）能力持续跃升，以及企业在技术与管理上的成熟度提升，将AI更深地融入运营，将为企业打开全新的价值通道，构筑更持久的竞争优势。

研究方法

本次线上调研于2025年6月25日(6个月前)至7月29日开展，共收集到来自105个国家的1993份有效问卷，受访者覆盖不同地区、行业、企业规模、职能类型与任职年限。38%的受访者来自年营收超过10亿美元的企业。为平衡各国响应率差异，调研数据已按受访者所在国家对全球GDP的贡献进行加权处理。

相关链接

哥伦比亚大学AI与工业革命比较研究

"The AI economy is surrounded by hyperbole," says Laura Veldkamp, the Leon G. Cooperman Professor of Finance at CBS. "People say, 'It'll end labor as we know it,' or 'Data is the new oil' — all these catchphrases. But there's not much measurement of how exactly it's transforming the economy."

By focusing on how AI and big data are reshaping labor markets, this study seeks to fill in the gaps and offer a grounded perspective on the real consequences — and opportunities — presented by technological advancement.

Taking an innovative approach, the researchers examined detailed employment trends, including the demand for roles that require data analysis and AI skills. From there, they inferred the underlying value and strategic importance that firms place on data. The researchers also applied theoretical models to align empirical findings with economic theories of profit maximization, which allowed them to deduce how much data is needed for the observed hiring to be profitable.

This transition comes close to mirroring the historical shifts brought about by the Industrial Revolution, which saw 5 to 15 percent declines in the labor share of income. But interestingly, in the context of AI, the loss of labor share does not equate to a loss of human jobs. "There's been a lot of talk of AI replacing labor. That didn't happen in finance. In fact, there was more hiring. Firms that are adopting AI are hiring people with AI skills," says Veldkamp. "At least in this context, AI wasn't replacing the people — they just got more work done."

As such, the findings highlighted an urgent need for workers to acquire new skills pertinent to a data-driven economy. This applies to current employees who will need to upskill or reskill, as well as those on the cusp of entering the workforce, including business school students. For instance, learning to engage with tools like Python and TensorFlow can add tens of thousands of dollars to a worker's annual income potential.

This innovative methodology lays the groundwork for broader research in other sectors, providing a model for evaluating the economic contributions of data. "One reason we focused on the financial sector is because it was an early adopter of AI," explains Veldkamp. "Of course, the finance industry is not a perfect example, but it is the leading indicator — the canary in the coal mine. If things are going really wrong, we might expect to see it here first."

Furthermore, this research provides empirical evidence that can guide businesses and policymakers in navigating the data-driven revolution in knowledge production. "AI is likely to be transformative for many, perhaps all, sectors of the economy," says Veldkamp. "I'm pretty optimistic that we will find useful employment for lots of people. But there will be transition costs."

相关链接

法国大革命社会结构变革

法国政治体制在大革命期间发生了很多转变：统治法国多个世纪的绝对君主制与封建制度在三年内变成其他制度，过去的封建、贵族和宗教特权不断受到左翼政治团体、平民和乡村农民的冲击，传统君主制的阶层观念、贵族以及天主教会统治制度被自由、平等、博爱等原则取代。

法国大革命的口号是自由、平等、博爱，个人自由的一统天下只能产生最为有利的结果，个人才智在理性世界里自由发挥。

1789年8月4日(236年前)，国民制宪议会决议通过取消封建制度（尽管当时各地的农民暴动和资本主义经济发展已经基本上将封建制度摧毁），包含该内容的决议案被后世称为《八月法令》。该法令扫除第二等级封建领主权力，以及第一等级收取什一税的权力。这样贵族和教士在各城镇、城市、省等等都失去它们的特权。

1789年8月26日，国民制宪议会发布《人权宣言》。这份宣言不但具有宪法效力，更重要的对国民制宪议会原则的宣示。它对外宣布国民制宪议会是编制新宪法的机构。

革命导致权力从天主教到国家的大规模转移。按照旧制度，天主教会是法国单一最大土地所有者。教会可以豁免对政府的税项，同时它还对一般市民征收什一税（收入的10%的税项，通常以谷物的形式征收），不少人对天主教会的财富和权力深恶痛绝。法国的少数新教徒，如胡格诺派，希望能制定反天主教的新法令以报复歧视他们的教士。启蒙思想家如伏尔泰通过批评天主教动摇君主政体，并对这种愤恨推波助澜。

相关链接

清华大学薛澜AI治理与不可预测性研究

2025-08-14(4个月前)

薛澜：清华大学战略与安全研究中心学术委员，苏世民书院院长、教授，人工智能国际治理研究院院长

薛澜：全球视野下的人工智能治理——挑战、机制与未来路径

（一） 人工智能的风险防控

在上述三类风险中，人类社会面临的最大潜在风险就是技术失灵中的最可怕的失控情况，亦即当人工智能发展到通用人工智能（AGI）或超级人工智能（ASI）的阶段，人类丧失对其控制权。早在1950年(76年前)，人工智能奠基人图灵就在《Mind》期刊发表的经典论文中提出“child-machine”的构想，预见了人工智能可能具备自我学习与自主演化的能力（Turing， 1950）。机器将通过实验学习不断优化自身，行为结果并不完全由人类预设。今天，图灵这一预测似乎正一步步成为现实。随着人工智能系统拥有代码生成、自我优化甚至模拟人类行为的能力，其“不可预测性”日益显现。牛津大学Bostrom（2014）提出“价值锁定（Value Lock-in）”风险，即早期设计的不完美目标函数可能在AGI中被永久嵌入，带来不可逆的灾难性后果。因此，可控性问题已成为人工智能风险治理领域的最核心问题之一。

由此引发的一个根本性治理问题是：当人工智能技术发展到某一阶段，是否应该有“暂停”的选项？在生命科学领域，伦理底线的设立已较为成熟。例如，人类胚胎编辑、克隆等研究方向已在国际上形成广泛共识，不少国家设立了明确禁区。人工智能是否也应设定类似的“伦理红线”？ 近年来，该问题的紧迫性与争议性显著上升。2023年(3年前)，超过1000位人工智能专家与科技领袖联合签署《暂停大型人工智能实验公开信》，呼吁对超过GPT-4级别的人工智能系统实施“自愿性开发暂停”，以等待社会共识与治理机制的建立。这一行动虽颇具争议性且在现实中难以实施，但也凸显出科技界内部对于“不可控风险”的现实焦虑。

相关链接

上一篇：鲁传颖：中美数字地缘政治博弈

下一篇：翟崑：如何理解人类命运共同体？

联合国AGI治理报告

迈向通用人工智能（ AGI ）的治理之道： 供联合国大会审 议的紧急事宜

执行摘要

人工智能系统正迅速地向通用人工智能（ AGI ）发展，其特点是 这些 系统能 够在各种认知任务中达到或超 越人类 智能 水平 。在历史上规模 最大 的资金投入 的推动 下， 研发工作正以前所未有的力度推进 ，行业 领袖 和专家 预计 AGI 有望 在十年内 问世 [预测]，并 将为人类 带来非凡益处 。其中， AGI 可以加速公共卫生 领域 的科学发现， 变革众 多行业 并提高生产力， 还有助于实现可持续发展目标。

然而， AGI 也可能 带来独特且具有潜在灾难性的 风险。与传统人工智能不同， AGI 可能会 自主实施超出人类监管范围的有害行为，进而造成不可逆转 的影响 ，还会引发 来自 先进武器系统 的威胁 以及 关键基础设施的脆弱性 问题。 若想充分 收获人工通用智能带来的非凡益处 ，我们就必须 确保风险可控。

为了有效应对这些全球挑战， 国际社会 必须在联合国支持下，立即采取协 调一致的行动。国际行动应由联合国大会 专门就通用人工智能（ AGI ）问题召开 特别会议来启动，会议旨在探讨 AGI 的益处和风险 ，以及 建立全球 性 AGI 观测 站、安全可信的 AGI 认证 体系 、联合国 AGI 公约和国际 AGI 机构 等事 宜。如果 缺乏 积极 主动的全球管 理，国家和 企业 之间 的竞争 将加速 高风险 的 AGI 研发进 程，破坏 安全协议，并加 剧地缘政治紧张局势 。而协调一致的国际行动可以 避免这些 恶果 ，并且 促进安全的 AGI 开发和 使用，实现 利益公平分 配，维护 全球 稳定 。

引言

最近几 年，尤其是 近几个月 ，人工智能 （AI ）的发展速度一 直很快 [存在不确定性]，而且 可能还会进一 步加速 —— 不仅因 为 AI 公司正在投入 巨资打造能力 更强 、自主性 更高的 AI 智能 体，也 因为人们越来越多地 使用最 强大的 AI 模型来推进 AI 本身 的研 究[存在不确定性]。人们 普遍 预计， AI 能力的 这些提 升将催生 AGI ，即那些在大多 数认知 任务中达到或超 越人类 表现的 AI 系统 。

尽管对于 AGI 的预 期出现 时间 存在分 歧，但本 专家 组的所有专家 都认为， AGI 很有可能在十年内 得以实现 [预测]。AI 公司正投入 数千亿美元 [货币单位：美元]，力求尽快 实现 AGI ，这 堪称 迄今 为止人类历史上 规模 最大的研发 行动 。私营部 门有责任开发 更安全的 技术 ，而且 他们理应获 得相 应激励 以推动这一进 程。然而，围 绕谁 能率 先实现 AGI 的竞争态势 ，却促使 这些 企业将全 部精 力倾注 于提 升能力 之上，而 非安全性 方面 ，只为能 "赢得 这场竞赛" 。

目前与 AI 相关的风险主 要源 于人类对 技术 的滥用。然而， AGI 还带来了一 种本质 上截然不同 的风险， 因为其潜在威胁超出了人为 滥用的范 畴。AGI 可以自主生成并 执行具有灾难性 后果 的计 划，其程度会超出人类 对 新出现的威胁和前 所未有的 破坏 进行 识别、分 析和应对 的能力 [存在不确定性]。再加上 近期 观察到的 先进 AI 具有 自我保 护倾 向[存在不确定性]，这有可能 导致 AGI 变得无法 控制。

I. 联合国大会就 AGI 治理采取行动 的紧迫性， 以及不采取 行动可能产生的后果

1. 不可逆的后果 —— 一旦 AGI 得以实现，其影响可能是不可逆的。 随着 许 多前 沿 AI 已经表 现出 欺骗

智能时代社会规律范式转移与动力机制

从生产力政治到意义政治：论智能时代社会规律的范式转移

作者： 李建平 教授

单位 ：哈尔滨 师范 大学 中国 河洛 文化 研究所 国学 研究室 主任

摘要： 本文旨在提出并论证一个核心命题：以通用人工智能（ AGI ）为代表的智能革命，将导致人类社会运行的基本规律发生一次根本性的范式转移。传统社会形态，可被概括为“生产力政治”，其一切社会关系的核心围绕如何组织与分配人类劳动而展开。而正在到来的“后劳动社会”，其基本规律将转向“意义政治”，社会冲突与整合的核心将围绕人类存在价值的定义权、生产权与分配权而展开。本文首先在历史唯物主义框架内，重构“生产力政治”的历史形态；其次，解析智能技术如何通过使人类退出直接物质生产，从而消解“生产力政治”的物质基础；继而，系统推演“意义政治”时代的新型社会结构、权力形态与核心矛盾；最后， 探讨在此范式转移下，可能的治理困境与哲学出路。本文认为，理解这一从“资源竞争”到“意义竞争”的转变，是把握人类未来命运的关键。

关键词：智能革命；社会规律；范式转移；生产力政治；意义政治；价值定义权

一、引言 ：一个文明等级的提问

我们正站在一个文明史的奇点边缘。此前的技术革命 —— 从农业到工业，再到信息——皆可被视为对人类肢体与感官的延伸，其最终目的与核心效应，是更高效地组织人类劳动以改造自然。然而，以通用人工智能（ AGI ）为核心的智能革命，其终极指向是替代而非延伸：它旨在系统性、完整地接替人类在物质生产与常规认知中的角色。这就迫使我们提出一个前所未有的问题：当人类作为一个物种，其经济意义上的“生产性功能”被整体性地、善意地“废弃”时，构建了数万年、基于稀缺与生产的社会运行规律，将何以维系？又将转向何方？

这并非一个关于失业或不平等的局部问题，而是一个关乎社会存在基础的哲学 -社会学命题。马克思在工业资本主义的鼎盛期，以其深刻的“生产力 -生产关系”矛盾模型，揭示了当时社会运动的“铁律”。今天，我们面临的任务具有同等的艰巨性：尝试描绘当“生产力”的范畴本身被智能体重新定义后，社会关系的“新规律”可能呈现的样貌。本文认为，这一新规律的核心，将从围绕“劳动组织”的生产力政治，转向围绕“存在价值”的意义政治。

二、文献综述：从“后工作”到“后社会”的理论前沿

既有研究为本文的思考提供了坚实基础，亦凸显了理论突破的必要方向。

首先，关于智能革命的经济社会影响，学界已达成部分共识。赫拉利（ Yuval Noah Harari ）提出的“无用阶级”（ useless class ）概念，尖锐地指出了大部分人口在经济上失去价值的风险【 1】。这引发了关于“后工作社会”（ Post -Work Society ）的广泛探讨，学者们从福利制度（如全民基本收入 UBI ）、教育转型等角度寻求解决方案【 2】。国内研究则更聚焦于“数字鸿沟”的深化与“算法权力”的崛起，揭示了新型技术垄断与社会排斥的形成机制【 3】。

其次，关于社会分层与权力形态的演变，理论正在不断深化。韦伯（ Max Weber ）的“身份群体”与布迪厄（ Pierre Bourdieu ）的“文化资本”理论，早已指明非物质资源在阶层建构中的作用。在智能时代，卡斯特（ Manuel Castells ）的“网络社会”预言了信息权力的重要性，而当下对“数据封建主义”、“认知剥削”的分析，则进一步具体化了数字时代的新型支配关系【 4】。这些研究共同指出，权力正从对物质资料的占有，转向对知识与符号生产流程的控制。

然而，现有研究存在两个关键局限：其一，多数分析仍嵌于“资本主义批判”或“工业社会延续”的框架内，将智能技术视为加剧而非颠覆旧有矛盾的力量，未能充分正视“人类劳动系统性退出”这一历史性断裂的全局性影响。其二，对“后工作社会”的探讨，多集中于经济保障与就业政策，对社会整合的根本逻辑、政治权力的新形态、以及个体存在意义的危机等更深层问题，缺乏系统性的理论建构。本文试图跨越这些局限，将讨论从“后工作”提升至“后社会”的规律层面。

三、理论重构：生产力政治的历史逻辑

为理解未来之变，须先澄清过往之常。本文将前智能时代的社会规律概括为“生产力政治”。其核心逻辑在于：社会结构、权力关系与意识形态冲突，始终围绕如何高效组织有限的人类劳动力以进行物质再生产这一中轴而展开。 所谓“政治”，即是对此生产过程和成果之支配权的争夺。

1. 原始社会：社会分化为酋长 /长老与成员。酋长的权威最初源于其组织狩猎、分配食物的能力（生产力职能） ，后与巫术、仪式（早期意义生产）结合，但基础仍是保障群体生存的物质生产。

2. 农耕社会：阶级结构体现为地主与农民。地主阶级通过控制关键生产资料（土地） ，垄断了人类劳动的组织权。神权、王权等意识形态，其首要功能是赋予这种土地垄断与劳动支配以合法性。农民反抗的核心诉求，是获得其劳动产品的更大份额（如“均田免赋”） 。

3. 资本主义工业社会：这是“生产力政治”的纯粹与顶峰形态。资产阶级与无产阶级的对立，直接源于对“劳动组织权”的争夺。马克思的剩余价值理论，精准揭示了这一规律：政治斗争围绕工厂（生产组织单元）的控制权和利润（劳动成果）的分配权展开。即便是福利国家与工人运动的妥协，也从未脱离这一框架。 纵观历史，尽管存在“思想阶级”（如教士、士大夫）与“物质阶级”的交织，但前者始终依附或服务于后者主导的生产体系。社会演进的动力，表现为不断寻找更高效组织人类劳动的方式（技术革命） ，并随之调整社会关系（制度革命） 。此即“生产力政治”的统治时期。

四、断裂点：智能革命如何消解生产力政治的基础

通用人工智能（ AGI ）的成熟，构成了这一历史逻辑的断裂点。其颠覆性在于两点：

1. 对“劳动力”的彻底替代： AGI 与自动化系统不再仅是工具，而是能进行自主优化、完成从研发到生产全链条的“异质行动者”。人类从“操作者”退居为“目标设定者”或“消费者”。这使得“组织人类劳动”不再是经济活动的核心环节。

2. 对“价值创造”传统路径的瓦解：在物质生产领域，由 AI 凝结的“机器劳动时间”将趋近于零，传统基于社会必要劳动时间的价值衡量体系失效。当物质产品极大丰富且成本极低时，基于稀缺性的经济交换关系，在社会整合中的中心地位将被动摇。

这一断裂的结果，是社会运行的“操作系统”面临更换。以“就业”为核心的社会契约、以“职业”为锚点的身份认同、以“经济增长”为目标的政策叙事，其根基正在坍塌。生产力政治失去了其物质对象 —— 需要被组织的人类劳动。旧规律虽会惯性延续，但已无法应对新社会的基础性问题：在一个人人皆可“不劳而获”地满足物质需求的社会里，什么将取代“劳动”，成为社会凝聚、阶层流动、权力角逐与意义赋予的新基石？

五、新范式：意义政治的浮现及其动力学

本文提出，新社会的核心规律将是意义政治。它指的是：社会整合与冲突的中心，将从物质生产领域，转向对人类存在意义的生产、定义、分配与争夺。社会权力将体现为“价值定义权” —— 即决定何种思想、创造、体验或生活方式被视为“有价值”、“高级”、“值得追求”的权力。

1. 新的社会结构：双重价值阶层体系

· 基础层：物质保障阶层。享有由 AI 系统自动提供的、标准化的基本生存与发展资料。他们与生产系统无直接功能关联，构成人口的大多数。其内部差异微小，矛盾钝化。

· 主导层：意义参与阶层。这是一个基于“参与式价值”的流动谱系。其顶端是 “意义定义者” —— 哲学家、顶尖艺术家、重大科学范式的开创者、主流意识形态与元叙事的塑造者。他们掌控着最高层级的“价值定义权”。中层是 “高价值协同者” —— 能与 AI 深度合作，在科技、艺术、治理等领域产出被广泛认可的突破性成果的精英。底层是 “低价值模仿者” —— 其活动（如程式化创作、浅层社交）虽属“意义生产”范畴，但产出价值较低，易被 AI 模仿或边缘化。

2. 新的权力形态：从暴力、资本到叙事与算法 最高权力不再是军队或资本，而是塑造集体意识的“叙事权”与实现价值排序的“算法权”。谁能通过故事、理论、艺术形象或社交平台算法，定义什么是“美好人生”、什么是“成功”、什么是“值得尊重的创造”，谁就掌握了分配社会承认与象征性资本的核心权力。这本质上是“思想阶级”的全面胜利，但其权力因与算法基础设施的结合而空前强大。

3. 新的核心矛盾：价值定义权的垄断与民主化

社会的主要矛盾，将从阶级间的经济剥削，转变为 “意义垄断”与“意义自主” 之间的张力。矛盾体现在：

· 文化政治层面：主流意义体系（由定义者与算法塑造）与多元亚文化、边缘生活方式之间的冲突。

· 机会政治层面：通往“高价值协同”位置的通道是否公平开放？教育资源、创作工具、展示平台是否被少数人垄断？

· 存在政治层面：个体对自身生命意义的追寻，与系统所提供的、标准化、消费化的“意义套餐”之间的根本性冲突。弥漫性的虚无感与焦虑，可能取代物质贫困，成为最普遍的社会痛苦。

六、治理展望：意义领导层的悖论与文明的出路

面对意义政治的挑战，呼唤一个 “为人类存在意义负责的治理主体” 是逻辑必然。我们可称其为“意义领导层”或“价值定义权的受托管理者”。然而，其构想本身即陷入深刻的现代性悖论：

1. 合法性悖论：在价值多元的后现代社会，任何试图提供统一意义叙事的权威，本身就会遭到质疑。其合法性不能来自神授或传统，只能来自其能否卓越地促进意义生产的繁荣、保障意义竞争的公平、并抵御普遍的意义虚无。

2. 自由悖论：过度的“意义引导”易滑向思想控制与精神专制；完全放任的“意义市场”则可能导致社会分裂、极端主义盛行与文明的深度迷失。领导层必须在“有引导的多元”与“无政府的虚无”之间找到近乎不可能的平衡。

3. 真实性问题：一旦“意义”成为被设计、分配和管理的对象，其“真实性”便荡然无存。被治理的意义，还是意义吗？

可能的出路或许不在于找到一个完美的“统治者”，而在于设计一套促进深度对话、保障多元探索、抑制意义垄断的制度生态。这包括：

· 基础设施层面：将关键的 AI 算力与数据平台作为公共基础设施进行治理，确保意义生产的“生产资料”不被私有垄断。

· 教育层面：从培养“劳动力”转向培育“健全的深思者”，强调哲学思辨、审美能力、伦理判断与社群共建。

· 社会层面：鼓励非功利性的社群生活、艺术实践与哲学探讨，为意义的自主生成创造空间。

七、结论

智能革命带来的，并非仅仅是又一次技术升级，而是一次文明逻辑的切换。我们正在目睹一场千年未有之大变局：人类社会的基本规律，从围绕“如何活着”的生产力政治，转向围绕“为何活着”的意义政治。这场转变的深度与烈度，将远超从农耕文明到工业文明的变迁。

本文的理论建构旨在指出，未来的社会分析，必须将“价值定义权”置于核心。社会冲突将主要不是关于面包的分配，而是关于哪些故事被讲述、哪些美被认可、哪些存在方式被尊崇。这既是一个巨大的危机 —— 人类可能陷入娱乐至死的浅薄或虚无主义的冰冷；也是一个空前的机遇 —— 文明可能首次真正地将重心从对外部物质的索取，转向对内在精神世界的探索与建构。

能否驾驭这一转变，取决于我们能否在哲学上重新锚定人的价值，在政治上创新地治理意义的生成，在个体层面上勇敢地面对存在的虚空。这不再是经济学或社会学的课题，而是关乎人类整体命运的元命题。对“意义政治”时代规律的探索，就此开始。

相关链接

人工智能全球治理现状与中国路径

Topic:

摘要

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能全球治理是针对人工智能的研发和应用等全流程中涉及的多方面问题进行规范与管控，发挥着引导科技向善发展、塑造可持续的全球人工智能生态的关键作用。文章以人工智能全球治理现状为出发点，针对当前全球人工智能治理参与代表性不足、治理机制协调性不足、技术规则间协调难度较大、治理红利释放不足等困境，从深化多边合作机制建设、聚焦技术安全与伦理标准制定、注重数据跨境流动规则建设、加快落实人工智能治理承诺等方面提出人工智能全球治理的框架，以期为人工智能全球治理提供新思路，推动人工智能全球治理体系朝着更加开放包容的方向发展。

一、人工智能全球治理的内涵与现状

（一）人工智能全球治理的内涵

人工智能全球治理是指国际社会通过一系列的政策、规则、标准、机制和合作，对人工智能技术在全球范围内的开发、部署和应用进行协调、监督和管理的过程。各国应对人工智能带来的跨国界挑战，充分发挥人工智能的优势促进公平、安全、可持续的全球科技发展和社会进步成为人工智能全球治理的主导方向。

（二）人工智能全球治理正处于秩序形成关键期

1. 国际规制性立法正逐步增强，扩张性政策相对减少 。2023年，在全球通过的28项AI相关法案中，18项属于中等相关度的监管法规，体现了各国对AI风险管控的重视。欧盟于2023年12月颁布《人工智能法案》，建立了基于风险的监管框架。
2. 多边合作框架正在形成，“分而治之”趋势明显 。2023年11月的英国人工智能安全峰会，包括中国和美国在内的28个国家共同签署了布莱切利宣言，标志着国际社会在AI治理方面达成初步共识。
3. 政策重心向多维度治理转移，治理覆盖领域不断扩大 。人工智能政策关注点不再局限于单一维度，治理覆盖领域拓展到医疗、交通、金融、教育等多个行业。2023年7月，中国发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》，覆盖技术研发、应用场景和数据管理等多个领域。
4. 政企合作治理模式初现，治理主体趋于多元化 。2023年7月，包括谷歌、微软、Meta等七大AI企业与白宫达成自愿承诺，体现了多方参与的治理趋势。

二、人工智能全球治理的困境

（一）治理参与的代表性不足，发展中国家在治理对话中普遍缺位

在7个主要的非联合国AI治理倡议中，只有7个国家（加拿大、法国、德国、意大利、日本、英国和美国）参与了全部倡议，而有118个国家（主要是全球南方国家）完全未参与任何倡议。

（二）现有治理机制之间协调性不足，规则竞争化武器化趋势凸显

国际组织在调和各国利益、促进协同治理方面进展缓慢。各国将人工智能视为关键技术竞争领域，发达国家倾向于选择或创建符合自身利益偏好的排他性全球或地区治理机制。

（三）技术规范呈现多元化发展态势，技术规则间协调难度较大

全球多个治理主体参与人工智能全球治理规则制定，但缺乏权威、统一的协调机制。例如，国际电信联盟、国际标准化组织、国际电工委员会和电气与电子工程师协会等机构都在制定AI标准，但这些标准之间缺乏共同语言。

（四）治理实施效果与承诺存在差距，治理红利释放不足

国际组织提出的治理原则往往停留在理论宣示阶段，缺乏具体的实施细则与强制执行机制。例如，日本发布的《人工智能原则》多为倡导性建议，缺乏强制执行力。

三、加快构建人工智能全球治理的中国逻辑和路径

（一）中国逻辑：一个愿景、三大原则、四项行动

1. 一个愿景 ：构建平等包容、共建共享的人工智能全球治理体系并惠及全人类的伟大愿景。
2. 三大原则 ：
   • 发展与安全并重
   • 包容合作
   • 公平正义
3. 四项行动 ：
   • 制度建设
   • 技术创新
   • 能力建设
   • 伦理规范

（二）推动人工智能全球治理改革的中国路径

1. 深化多边合作机制建设 ：积极投身国际多边合作框架下的人工智能议题探讨和规则共商，推动完善国内人工智能治理体系。
2. 聚焦技术安全与伦理标准制定 ：以构建兼顾安全与创新的技术伦理标准体系为基，推动AI产业持续创新。
3. 注重数据跨境流动规则建设 ：构建多层次数据跨境流动监管框架，平衡数据开放与安全。
4. 加快落实人工智能治理承诺 ：制定具体的实施计划和时间表，确保国际组织和各国政府落实人工智能治理承诺。

相关链接

中国集中力量办大事体制应对AI风险

的实践与优势

中国集中力量办大事的体制优势在应对人工智能风险中表现为三重效能：

1. 顶层设计的全局管控能力

• 党中央通过“顶层规划—地方试点—全国推广”模式实现治理创新的可控性扩散。例如，在《新一代人工智能发展规划》的“三步走”战略指导下，北京、上海等8个城市开展差异化试点，形成“全国一盘棋”的多元探索格局。
• 针对 ChatGPT 引发的数据安全挑战，中央网信办在3个月内出台生成式AI监管办法，协调20个部门建立联合审查机制，决策效率远超欧盟耗时3年的《人工智能法案》立法进程。

2. 技术风险的全域协同机制

• 在自动驾驶领域，工信部牵头组建“智能网联汽车推进组”，整合高校（如清华自动驾驶算法）、企业（如百度Apollo平台）、行业协会（如中国汽车工程学会）资源，构建“技术研发—标准制定—道路测试”一体化生态，破解资本逻辑主导的创新瓶颈。
• 浙江省通过“数字治理专班”整合38个部门，采用“数据中台+任务清单”机制，将项目审批周期从178天压缩至45天，行政效能提升74%，体现了举国体制对技术风险的快速响应能力。

3. 发展型国家的动态平衡策略

• 在“创新激励”与“风险防控”之间采取动态平衡。例如，上海自贸区对医疗AI实施“宽进严管”政策：产品上市审批时限压缩至30天，但上市后需每季度提交临床有效性报告，既激发技术活力又防控风险。
• 通过“东数西算”等国家工程，将算力基础设施布局转化为区域协调发展的治理杠杆，实现“技术社会化收益”的再分配，避免西方“科林格里奇困境”（技术控制的两难）。

相关链接